Resumen

Las redes de sensores inalámbricos a gran escala (LSWSN) son actualmente una de las tecnologías más influyentes y se han utilizado ampliamente en los campos de la industria, la medicina y la vigilancia medioambiental. Las LSWSN se componen de muchos nodos sensores diminutos. Estos nodos se distribuyen arbitrariamente en un área determinada para la recogida de datos, y tienen un consumo de energía, una capacidad de almacenamiento y una capacidad de comunicación limitados. Debido a los limitados recursos de los sensores, los protocolos de red tradicionales no pueden aplicarse directamente a las LSWSN. Por lo tanto, en este artículo se ha estudiado en profundidad el problema de maximizar la vida útil de las LSWSN trabajando con un algoritmo de diseño de ciclos de trabajo. Alentado por el algoritmo de recocido, este trabajo proporciona un nuevo algoritmo de recocido simulado adaptativo de élite (EASA) para prolongar la vida útil de las LSWSNs. A continuación, se presenta un modelo de ciclo de trabajo de los sensores que puede garantizar la cobertura total de los objetivos de monitorización y prolongar la vida útil de la red tanto como sea posible. Los resultados de la simulación indican que la vida útil de la red del algoritmo EASA es un 21,95% superior a la del algoritmo genético (GA) y un 28,33% superior a la del algoritmo de enjambre de partículas (PSO).

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:lswsns, vida útil de la red, algoritmo de diseño del ciclo de trabajo, muchos nodos sensores diminutos, modelos de ciclo de trabajo de los sensores, campos de vigilancia ambiental, recursos limitados de los sensores, algoritmo de enjambre de partículas, protocolos de red tradicionales, redes inalámbricas de sensores
• Keywords:lswsns, network lifetime, duty cycle design algorithm, many tiny sensor nodes, sensor duty cycle models, environmental monitoring fields, limited sensor resources, particle swarm algorithm, traditional network protocols, wireless sensor networks